降维打击是指将高维度数据映射到低维度空间中，以便于数据的可视化和处理。这种技术在机器学习、数据挖掘和数据分析等领域得到了广泛的应用。其中，最著名的案例之一就是PCA（主成分分析）。

PCA是一种经典的降维打击方法，它可以将高维度数据映射到低维度空间中，并保留数据的主要特征。具体来说，PCA的过程是将原始数据进行线性变换，使得变换后的数据在各个方向上的方差最大化。这样做的好处是可以减少数据的冗余性，提高数据的可解释性。

PCA最著名的应用之一是在人脸识别领域。在传统的人脸识别算法中，常常需要使用高维度的特征向量来表示人脸图像，这样会导致计算量非常大，并且容易出现过拟合的问题。而采用PCA降维打击技术后，可以将高维度的特征向量映射到低维度空间中，从而减少计算量，提高模型的准确率。

另一个著名的应用是在图像处理领域。图像通常是高维度的数据，采用PCA降维打击技术可以将图像映射到低维度空间中，从而减少图像处理的计算量，提高图像处理的效率。而且，PCA还可以用于图像的压缩，可以将图像压缩到更小的尺寸，从而减少存储空间和传输带宽。

总之，PCA是一种非常实用的降维打击技术，在各种领域都有广泛的应用。通过PCA可以将高维度数据映射到低维度空间中，提高数据的可视化和处理效率。在未来，随着数据量的不断增大和数据维度的不断扩展，PCA降维打击技术将会有更广泛的应用。